人力资源信息分析 抽样估计 第7章 数据分析—抽样推断法.ppt

本章小结 名称 样 本 总 体 定义 从总体中抽出的部分单位数 研究对象的全部单位总数 特征 统 计 量 参 数 符号 样本容量：n 样本平均数： 样本比例： 样本标准差：s 样本方差 总体容量：N 总体平均数： 总体比例：P 总体标准差:σ 总体方差： 样本总体的符号 7.1.3抽样的方法 1.根据抽取样本的方式不同，分为重复抽样和不重复抽样 (1)重复抽样又被称放回式抽样、重置抽样，它是指从总体N个单位中随机抽取容量为n的样本时，每次对其结果进行检测记录后又重新放回总体，在多次抽取样本单位的过程中，总体的单位数是不变的，这种抽样方法的特点是总体中每个样本单位被抽中的概率是相等的，同一单位可能有多次被重复抽取的机会。 (2)不重复抽样又被称不放回式抽样，它是指从总体N个单位中随机抽取容量为n的样本时，每次对其结果进行检测记录之后不再放回总体，在下次抽样时不会再次抽到前面已抽中过的样本单位。总体每经一次抽样，其样品单位数就减少一个，因此每个样品单位在各次抽样中被抽中的概率是不同的，各单位没有被重复抽中的可能。 2.根据对样本的要求不同，分考虑顺序的抽样和不考虑顺序的抽样 (1)考虑顺序的抽样，是从总体N个单位中抽取n个单位构成样本，不但要考虑各单位的不同性质，而且还要考虑不同性质各单位的中选顺序。相同构成成分的单位，由于顺序不同，也作为不同的样本。 (2)不考虑顺序的抽样，是从总体N个单位中抽取n个单位构成样本，只考虑样本各单位的组成成分如何，而不问各单位的抽选顺序。如果样本的成分相同，不论顺序有多大不同，也作为一种样本。 7.2 抽样误差与参数估计 7.2.1抽样误差的基本内涵 1.定义 由样本估算总体，两者之间总是要出现差距的，这种由样本得到的估计值与被估计值的总体未知真实特征值之差，就是误差，即样本指标数值与总体指标值之间的差数。 2.类型 1）登记性误差。指在调查、整理过程中，由于各种主客观原因引起的误差，是可以消除的。 2）代表性误差。指由于样本单位的结构情况不足以代表总体所产生的误差。又分两种： (1)系统性误差，又被称为偏差。由于违反了抽样调查的随机原则而产生的误差。 (2)随机性误差。由于遵守抽样的随机原则，但可能抽到不同的样本而产生的误差。 3.影响抽样误差的因素 1) 抽样单位数目的多少 在其他条件不变的情况下，抽样误差与样本单位数的平方根成反比。抽样数目越多，抽样误差越小；抽样数目越少，抽样误差越大。 2) 总体被研究标志的变异程度 在其他条件不变的情况下，抽样误差与总体标志变异程度成正比。总标志变异程度越大，抽样误差越大；总体变异程度越小，抽样误差越小。 3) 抽样方法 一般讲，不重复抽样的抽样误差要小于重复抽样的抽样误差。 4) 组织形式的不同 要根据总体单位的特征采用不同的抽样组织方式，因为采用不同的抽样组织方式，也会有不同的抽样误差。 7.2.2抽样平均误差 1、定义：抽样平均数（或抽样成数）的标准差，反映抽样平均数（或抽样成数）与总体平均数(或总体成数)的平均误差程度，通常用 或 表示。 例如：在10000名职工中，随机抽取100名职工的月工资如表： 工资(元) 职工人数(人) 1000以下 20 1000-1500 50 1500以上 30 合计 100 试以重复抽样计算工资抽样平均误差。 例如：某电子元件厂生产某种型号的电子管，按正常生产经验，产品的合格率为90%，现在如从1万件电子管中重复100抽取件检验其合格率。试求合格率的抽样平均误差。 例如：某纱厂在一定时期内生产了100000个单位的纱，按简单随机抽样方式，抽取了2000个单位来检验，合格率为95%，试按不重复抽样计算成数抽样平均误差。 例如：在10000名职工中，随机抽取100名职工的月工资如表： 工资(元) 职工人数(人) 1000以下 20 1000-1500 50 1500以上 30 合计 100 试以不重复抽样计算工资抽样平均误差。 例如：某纱厂在一定时期内生产了100000个单位的纱，按简单随机抽样方式，抽取了2000个单位来检验，合格率为95%，试按不重复抽样计算成数抽样平均误差。 7.2.3抽样极限误差 1、定